一、**NLP 技术对标注数据依赖性较高，难以在标注数据稀缺的任务、语言或领域内发挥作用。**此前小米首席 NLP 科学家王斌在接受 InfoQ 采访时也曾表示，获得大规模的高质量标注数据永远是个难题。当前主流方法的效果取决于标注数据的规模和质量。为解决这一问题，可以采用基于大规模无监督数据的预训练模型，或者尝试半监督或无监督的方法，包括零样本学习（Zero-Shot Learning）或小样本学

在深度学习运用在自然处理语言前，文本预处理是必不可少的步骤，一些常用的工具如句子句子分割，one-hot 编码，分词器都已经集成在keras预处理工具中，用户无需自己重新造轮子。下面我们将分别讲解这些功能。1、分割句子获得单词序列。from keras.preprocessing.text import Tokenizer,one_hot,text_to_word_sequenceimpor...

ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or dir可以通过安装所需的附加依赖项来解决此错误。

本篇文章将介绍基于Keras深度学习的多变量时间序列预测的LSTM模型。项目名称：空气污染预测一、主要内容：如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的内容。如何准备数据并使LSTM适合多变量时间序列预测问题。如何进行预测并将结果重新缩放为原始单位。二、数据下载在本教程中，我们将使用空气质量数据集。该数据集报告了美国驻中国大使馆五年来每小时的天气和污染水平。数据包括日期时间，称为PM...

1、众所周知，tensorflow 是一个开源的机器学习框架，它的出现大大降低了机器学习的门槛，即使你没有太多的数学知识，它也可以允许你用“搭积木”的方式快速实现一个神经网络，即使没有调节太多的参数，模型的表现一般还不错。目前，tensorflow 的安装已经变得非常简单，一个简单的 pip install tensorflow 即可，然后 import tensorflow as tf 就能愉快

1、什么是Alink?Alink 是阿里巴巴计算平台事业部PAI团队从 2017 年开始基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台，提供丰富的算法组件库和便捷的操作框架，开发者可以一键搭建覆盖数据处理、特征工程、模型训练、模型预测的算法模型开发全流程。github下载地址：https://github.com/alibaba/Alink2、pyalink 安装方式确保使用...

docker-compose部署方案，我们需要进行安装docker与docker-compose，这个在docker文档中都有，可以参考docker-compose官网。企业上我们可以利用其分布式的功能，内部搭建图片处理服务器，文件存储服务器，公司内部的文件存储服务器，这样就不用限制存储的大小，也不限制存储位置。可以兼容亚马逊的S3存储服务接口，非常适合存储大容量的非结构化数据。我们个人可以直接在

XGBoost是用于分类和回归问题的梯度提升集成方法的一个实现。XGBoost是为表格式数据集的分类和回归问题而设计的，也可以用于时间序列预测。通过使用滑动时间窗口表示，时间序列数据集可以适用于有监督学习。下面我们一起来学习下：1、xgboost安装：pip install xgboost也可以使用scikit-learn API中的XGBRegressor包装类2、例子讲解让我们用一个例子来具体

搜狗词库：https://pinyin.sogou.com/dict/1、先下载搜狗词库到本地，文件格式为.scel后缀2、利用python3 自动转换成txtpython3版本：# -*- coding:utf-8 -*-import structimport os# 由于原代码不适用python3且有大量bug# 以及有函数没有必要使用且一些代码书写不太规范或冗余...

卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。注意：卡方检验针对分类变量。（1）提出原假设：H0：总体X的分布函数为F(x)如果总体分布为离散型，则假设具体为H0：总体X的分布律为P{X=xi}